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Installation de FlashAttention 2 sur DGX Spark pour l'inférence de modèles : Mon retour d'expérience

2026-03-10

Installation de FlashAttention 2 sur DGX Spark pour l'inférence de modèles : Mon retour d'expérience

Découvrez notre retour d'expérience détaillé sur l'installation de FlashAttention 2 sur DGX Spark. Nous explorons les défis rencontrés lors de la compilation depuis les sources et évaluons l'impact réel sur la vitesse d'inférence des modèles et la consommation de mémoire GPU. Un guide pratique pour optimiser vos performances.

#cuda #gpu #dgx spark #flashattention 2 +3
ONNX Runtime GPU : Pourquoi et comment le compiler soi‑même

2026-03-03

ONNX Runtime GPU : Pourquoi et comment le compiler soi‑même

Découvrez pourquoi il est parfois indispensable de compiler ONNX Runtime GPU sur une architecture aarch64 et suivez un guide pas‑à‑pas : installation de CUDA 13, cuDNN, configuration CMake, génération du fichier wheel et validation, spécialement optimisé pour les utilisateurs de DGX‑Spark.

#deep learning #gpu #onnxruntime #aarch64 +2
NumPy et PyTorch, toujours présents dans le code de deep learning : véritable relation et guide d'apprentissage

2025-12-17

NumPy et PyTorch, toujours présents dans le code de deep learning : véritable relation et guide d'apprentissage

Cet article clarifie la relation entre numpy et pytorch : numpy pour le calcul numérique sur cpu, le prétraitement et la visualisation, pytorch pour les tenseurs sur gpu avec autograd. Comprendre leur partage mémoire et leurs conversions rend les workflows plus efficaces.

#deep learning #pytorch #gpu #numpy +3
Le transfert de pouvoir du CPU vers le GPU - Pourquoi l'IA aime-t-elle tant les 'matrices'?

2025-11-21

Le transfert de pouvoir du CPU vers le GPU - Pourquoi l'IA aime-t-elle tant les 'matrices'?

Cet article traite des raisons pour lesquelles les modèles IA préfèrent les opérations matricielles lors du passage du CPU au GPU, ainsi que des exemples d'amélioration des performances grâce à l'accélération du GPU.

#apprentissage profond #gpu #ai #performance +1
NVIDIA : Un défi lancé sur le marché des CPU au-delà des GPU ! La nouvelle stratégie des 'super-puces' à l'ère de l'IA

2025-06-27

NVIDIA : Un défi lancé sur le marché des CPU au-delà des GPU ! La nouvelle stratégie des 'super-puces' à l'ère de l'IA

NVIDIA, le roi of GPU, se tourne désormais vers le marché des CPU ! Découvrez sa vision de l'ère de l'IA à travers les CPU Grace et la stratégie des superchips, tout en analysant le paysage concurrentiel qui l'entoure.

#gpu #nvidia #x86 #arm +4
Qu'est-ce que CUDA ? Le début du GPU et du calcul parallèle

2025-04-21

Qu'est-ce que CUDA ? Le début du GPU et du calcul parallèle

CUDA est la plateforme d'NVIDIA pour le calcul parallèle, essentielle pour des calculs rapides utilisant le GPU. Cet article présente ses concepts et sa structure.

#apprentissage profond #cuda #gpu #nvidia +1